Share of Model(AI 모델 점유율)이란? | GEO 용어집

Share of Model(SoM)은 하나 이상의 대규모 언어 모델(LLM)이 특정 카테고리에서 브랜드를 언급하는 비율입니다. AI 검색이 소비자 의사결정의 핵심 경로가 된 시대에, 브랜드가 AI 응답 안에서 얼마나 자주·긍정적으로 추천되는지를 정량화하는 지표입니다.

왜 중요한가

전통적 검색에서는 SERP 순위와 클릭률이 브랜드 가시성의 척도였습니다. 그러나 2026년 현재 ChatGPT만 월 8억 1500만 명이 사용하며 AI 검색 시장의 60.7%를 점유하고 있습니다. AI 응답은 10개의 블루 링크 대신 13개 브랜드만 직접 언급하기 때문에, 여기에 포함되지 않으면 소비자의 고려 대상에서 완전히 제외됩니다. 업계 벤치마크에 따르면, 카테고리 리더가 되려면 주요 프롬프트에서 3540%의 SoM을 확보해야 합니다.

Share of Voice와의 차이

구분	Share of Voice (SoV)	Share of Search	Share of Model (SoM)
측정 대상	광고·미디어 노출량	브랜드 관련 검색 쿼리 비율	AI 응답 내 브랜드 언급 비율
핵심 질문	"우리 브랜드가 얼마나 크게 들리는가?"	"사람들이 우리를 얼마나 검색하는가?"	"AI가 우리를 얼마나 추천하는가?"
데이터 소스	광고 플랫폼, 미디어 모니터링	Google Trends, Search Console	LLM 응답 수집·분석

측정 방법

쿼리 설계: 자사 카테고리를 대표하는 고의도 질문 20~50개를 선정합니다. 예: "한국에서 SEO에 좋은 블로그 플랫폼은?", "B2B 콘텐츠 마케팅 도구 추천"
멀티 모델 테스트: 동일 쿼리를 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity 등 주요 LLM에 제출합니다. 일관성을 위해 temperature를 0으로 설정합니다.
멘션 집계: 각 응답에서 언급된 브랜드를 기록하고, 언급 빈도·위치·맥락(긍정/중립/부정)을 분류합니다.
점유율 산출: (자사 브랜드 멘션 수 ÷ 카테고리 전체 브랜드 멘션 수) × 100으로 계산합니다.
분기별 추적: LLM 학습 데이터와 알고리즘은 수시로 변하므로, 최소 분기 1회 반복 측정하여 추세를 파악합니다.

주요 측정 도구로는 Profound, Conductor, Semrush, HubSpot AEO Grader 등이 있습니다.

모델별 편차에 주의

같은 브랜드라도 LLM에 따라 점유율이 극적으로 다를 수 있습니다. Ariel은 Meta의 Llama에서 24%의 멘션 점유율을 보였으나 Google Gemini에서는 1% 미만이었고, Chanteclair는 Perplexity에서 19%였으나 Llama에서는 전혀 언급되지 않았습니다. 단일 모델 측정은 무의미하며, 반드시 복수 모델을 대상으로 측정해야 합니다.

Share of Model 개선 전략

구조화된 권위 콘텐츠: E-E-A-T를 갖춘 심층 콘텐츠를 발행하여 LLM 학습 데이터에서 자사 브랜드가 카테고리 권위자로 인식되도록 합니다.
인용 최적화: 통계, 연구 결과, 전문가 인용을 포함하여 AI가 답변 생성 시 출처로 참조할 가능성을 높입니다.
외부 권위 플랫폼 확장: 위키피디아, 학술 논문, 업계 리포트 등 LLM이 높은 신뢰도를 부여하는 소스에서 브랜드가 언급되도록 합니다.
llms.txt 활용: AI 크롤러가 사이트 콘텐츠를 효율적으로 파싱할 수 있도록 llms.txt를 제공합니다.

Sources:

inblog에서 활용하기

inblog는 JSON-LD 구조화 데이터와 llms.txt 자동 생성을 기본 제공하여, 블로그 콘텐츠가 LLM 학습·검색 과정에서 인용될 확률을 높입니다. 정기적으로 주요 LLM에 자사 카테고리 질문을 던져 Share of Model을 측정하고, inblog의 SEO 최적화 기능을 활용해 권위 있는 콘텐츠를 축적하면 AI 응답 내 브랜드 점유율을 체계적으로 높일 수 있습니다.

쉐어 오브 모델 (Share of Model)